Notice bibliographique
Résumé
Obesity is an established risk factor for numerous chronic diseases, and successful treatment will have an important impact on medical resources utilization, health care costs, and patient quality of life. With over 60% of our population being overweight, physicians face a major challenge in assisting patients in the process of weight loss and weight-loss maintenance. Low-calorie diets can lower total body weight by an average of 8% in the short term. These diets are well-tolerated and characterize successful strategies in maintaining significant weight loss over a 5-year period. Very-low-calorie diets produce a more rapid weight loss but should only be used for fewer than 16 weeks because of clinical adverse effects. Diets that are severely restricted in carbohydrates (3%-10% of total energy intake) and do not emphasize a reduction of energy intake may be effective in reducing weight in the short term, but there is no evidence that they are sustainable or innocuous in the long term because their high saturated-fat content may be atherogenic. Fat restriction in a weight-loss regimen is beneficial, but the optimal percentage has yet to be determined. Longitudinal trials are needed to resolve these issues. In this article I discuss the evidence for and pitfalls of various types of weight-loss diets and identify issues that physicians need to address in weight loss and weight-loss maintenance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».